Módulo 1: Introducción a Looker y LookML. Explique las ventajas de usar LookML para el modelado y análisis de datos. Identifique los componentes principales de la interfaz de usuario de Looker. Identifique los usuarios objetivo y las funciones de los elementos clave de la interfaz de usuario de Looker. Defina la plataforma principal de Looker y la terminología de LookML. Comprenda la integración básica entre Looker y Git para el control de versiones. Describa el ciclo de vida del desarrollo de LookML, incluyendo los procesos de escritura, validación, fusión e implementación. Reconozca cómo Looker lee, analiza y escribe SQL. Explique la relación entre SQL y el lenguaje de modelado LookML. Módulo 2: Modelado de datos con LookML. Describa las capas jerárquicas de un proyecto LookML. Convierta entre paneles definidos por el usuario y de LookML. Construya dimensiones y medidas dentro de Looker Explore, definiendo los tipos de datos, formatos y cálculos adecuados. Localice dimensiones, medidas y paneles en el IDE de Looker. Comprenda cómo las dimensiones y medidas conectan el desarrollo del IDE con el uso de Explore. Modele dimensiones complejas para una mejor experiencia de usuario en Looker. Enumere las características y la funcionalidad básica de un panel LookML. Convierta entre paneles definidos por el usuario y LookML. Módulo 3: Modelado de exploraciones para sus usuarios. Cree nuevas exploraciones y filtros en el IDE de Looker. Conecte exploraciones y filtros a la exploración de datos del usuario final. Comprenda la agregación simétrica para el análisis de datos en Looker. Módulo 4: Trabajo con tablas derivadas. Comprenda las tablas derivadas, incluyendo los tipos SQL, nativos y persistentes, y sus respectivos propósitos. Identifique los casos de uso adecuados para las tablas derivadas y seleccione el tipo óptimo según los requisitos específicos. Explique cómo las tablas derivadas mejoran la eficiencia y la eficacia del análisis de datos en Looker. Localice los puntos de creación de las tablas derivadas SQL, nativas y persistentes dentro de la interfaz de Looker. Describa el proceso de creación de tablas derivadas SQL, nativas y persistentes en Looker. Identifique los dos parámetros clave utilizados en las tablas derivadas nativas. Identifique los parámetros opcionales para optimizar el rendimiento y la funcionalidad de las tablas derivadas nativas. Defina el almacenamiento en caché y los grupos de datos en el contexto de Looker. Determine cuándo implementar el almacenamiento en caché y los grupos de datos para optimizar las consultas. Evalúe el impacto del almacenamiento en caché y los grupos de datos en el rendimiento general de Looker y la experiencia del usuario.

Este curso está dirigido principalmente a los siguientes participantes: Desarrolladores de datos responsables de la curación y gestión de datos en sus organizaciones. Analistas de datos interesados en aprender cómo los desarrolladores de datos usan LookML para curar y gestionar datos en la instancia de Looker de su organización. Requisito: Para aprovechar al máximo este curso, los participantes deben tener conocimientos básicos de TP2TOKEN82, Git y la experiencia de usuario empresarial de Looker. Para quienes no tengan experiencia previa explorando datos en Looker, se recomienda completar primero el curso "Análisis y visualización de datos en Looker".